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****-机器学习难点问题秒懂课堂-机器学习
学习有效期：永久观看
学习时长：175分钟
学习计划：3天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：翟中华
CTO/CIO/技术副总裁/总工程师
讲师介绍：清华大学硕士毕业，我多年金融科技从业经历，对于数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉有着深厚的理论基础和实践经验。
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「你将学到什么？」
机器学习中有一些比较难以理解的问题，如支持向量机、过拟合、方差与偏差、降维、优化问题、概率模型等等，我们通过形象的方式、抽丝剥茧的思路把这些问题透彻讲解清楚，减少大家学习过程中的困难、苦恼，并且大幅度的减少时间成本。专栏会陆续发布简洁、明了的视频，循序渐进的逐一讲解。
「课程学习目录」
| 1.透彻理解逻辑回归中最大似然与最大后验估计的由来、区别、意义 |
| 2.线性回归最小二乘法估计的性质与统计假设的互洽性 |
| 3.以代价复杂度为代表的决策树各种剪枝算法 |
| 4.SVD的几何意义及与PCA的关系 |
| 5.朴素贝叶斯在一定条件与逻辑回归学习的是同一个分类器 |
| 6.秒懂误差反传原理与链式法则 |
| 7.透彻讲解强弱对偶理论及KKT条件 |
| 8.形象直观讲解KKT条件 |
| 9.拉格朗日强对偶成立的充分条件 |
| 10.以简洁的方式讲解SVM函数间隔和几何间隔 |
| 11.究竟什么是支持向量以及与惩罚因子间的关系 |
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「什么样的技术人适合学习？」
- 想进入技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
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「你可以收获什么？」
深入浅出、庖丁解牛、速懂秒懂；
1、抽丝剥茧，剖析算法原理；
2、条分缕析，挖掘事物本质；
3、形象直观，达到速懂秒懂